[논문 리뷰] Push Recovery of a Humanoid Robot Based on Model Predictive Control and Capture Point

Milad Shafiee, Aghil Yousefi‐Koma외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 12. 23.

Robotic Locomotion and Control참고 문헌 2인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 인간형 로봇의 밀치기 복구를 위해 캡처 포인트(CP) 추적을 통해 발목(ZMP) 전략과 고관절(CMP 조절) 전략을 통합하는 모델 예측 제어(MPC) 프레임워크를 제안한다. CP가 지지 다 giác형 내부에 있을 땐 ZMP 제어를, 외부에 있을 땐 CMP 조절로 전환하여, 스타일링이 불가능한 점 접촉 또는 선 접촉 조건에서도 강력한 균형 복구를 가능하게 한다. 이 방법은 추상적인 SURENA III 모델을 사용한 시뮬레이션에서 로봇의 안정성을 성공적으로 확보하였다.

ABSTRACT

The three bio-inspired strategies that have been used for balance recovery of biped robots are the ankle, hip and stepping Strategies. However, there are several cases for a biped robot where stepping is not possible, e. g. when the available contact surfaces are limited. In this situation, the balance recovery by modulating the angular momentum of the upper body (Hip-strategy) or the Zero Moment Point (ZMP) (Ankle strategy) is essential. In this paper, a single Model Predictive Control (MPC) scheme is employed for controlling the Capture Point (CP) to a desired position by modulating both the ZMP and the Centroidal Moment Pivot (CMP). The goal of the proposed controller is to control the CP, employing the CMP when the CP is out of the support polygon, and/or the ZMP when the CP is inside the support polygon. The proposed algorithm is implemented on an abstract model of the SURENA III humanoid robot. Obtained results show the effectiveness of the proposed approach in the presence of severe pushes, even when the support polygon is shrunken to a point or a line.

연구 동기 및 목표

• 스탭킹이 불가능한 제한된 접촉 표면 조건에서 인간형 로봇의 균형 복구 문제를 해결하기 위해.
• 큰 외란을 다루는 데에 한계가 있는 전통적인 ZMP 중심 제어의 한계를 극복하기 위해.
• 더 높은 내구성을 확보하기 위해 단일 MPC 프레임워크 내에서 발목(ZMP) 전략과 고관절(CMP) 전략을 통합하기 위해.
• 지지 다각형이 점 또는 선으로 축소된 상황에서도 효과적인 CP 조절을 가능하게 하기 위해.
• 극한의 외란 상황에서 상체의 각운동량 조절(CMP)을 활용한 안정화 가능성 입증하기 위해.

제안 방법

• 제어기는 고정된 높이와 영역 운동량 변화율을 가진 선형 역경량 모델(LIPM)을 사용해 로봇의 질량중심(CoM) 역학을 근사한다.
• 제어 문제를 CP의 목표 위치에서의 이탈 오차를 최소화하면서 ZMP와 CMP를 조절하는 MPC로 공식화한다.
• CP가 지지 다각형 내부에 있을 경우 ZMP를 조절하여 CP를 안정화하고, CP가 외부에 있을 경우 CMP 조절로 전환하여 CP를 재위치시킨다.
• MPC 목적 함수에는 CP 추적 오차, ZMP/CMP 이탈, 제어 노력 항목이 포함되며, 안정성과 액추에이터 제한을 고려해 가중치가 조정된다.
• CP가 지지 다각형에 비해 위치한 상태에 따라 ZMP와 CMP 제어 간의 동적 전환을 수행한다.
• 이 방법은 실제 물리적 파rameters와 외란 입력을 반영한 SURENA III 인간형 로봇의 추상적 시뮬레이션 모델을 대상으로 검증되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통합된 MPC 프레임워크가 인간형 로봇의 밀치기 복구에서 ZMP와 CMP 제어를 효과적으로 융합할 수 있는가?
• RQ2 지지 다각형이 선 또는 점으로 축소되었을 때 CMP 조절이 균형 복구에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 스탭킹이 불가능한 조건에서 심각한 외부 외란 상황에서 제어기의 성능은 어떠한가?
• RQ4 CP의 위치에 따라 발목(ZMP) 전략과 고관절(CMP) 전략 간에 제어기가 어떻게 전환하는가?
• RQ5 상체의 각운동량 조절이 동적 외란 상황에서 안정성에 얼마나 기여하는가?

주요 결과

• CP가 지지 다각형을 벗어나도, 360 N의 축 방향 밀치기와 140 N의 횡방향 밀치기 상황에서 제어기가 로봇을 성공적으로 안정화시켰다.
• 일부 다리로 서 있는 상황에서 선 또는 점 접촉 조건에서도 제어기는 CMP 조절을 통해 균형을 유지하였으며, 최대 플라이휠 토크는 약 50 N·m에 도달했으나 액추에이터 한계 내에 있었다.
• 모든 시뮬레이션 동안 로봇의 고관절 피치 관절 각도는 1.5 rad 이하로 유지되어 안전하고 실현 가능한 제어 입력임을 나타냈다.
• 제어기는 인간과 유사한 행동을 보였으며, 작은 외란에는 발목 전략을 사용하고, 큰 외란에는 고관절 전략(CMP)을 동원하였다.
• 스탭킹이 불가능한 상황에서도 제어기는 낙상을 효과적으로 방지하였으며, 최소한의 접촉 표면에서도 뛰어난 내구성을 입증하였다.
• 시뮬레이션 결과는 ZMP와 CMP 제어를 병행한 CP 조절이 외란 퇴치 능력을 크게 향상시킨다는 점을 확인하였다.